The subset argument and consistency of MLE in GLMM: Answer to an open problem and beyond
The subset argument and consistency of MLE in GLMM: Answer to an open problem and beyond
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GLMM 中 MLE 的子集论证和一致性：对开放问题及其他问题的回答
DOI：
10.1214/13-aos1084
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发表时间：
2013
影响因子：
4.5
通讯作者：
Jiming Jiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiming Jiang
我们回答了一个关于最大似然相合性的公开问题。
交叉随机广义线性混合模型的估计(MLE)
效果。开放问题的解决方案引入了一种有趣的、非标准的方法
以证明在相依观测的情况下最大似然估计的一致性。使用新的
技术的情况下，我们将结果推广到一般GLMM下的MLEs。用一个例子来说明
进一步说明了该技术。
We give answer to an open problem regarding consistency of the maximum likelihood
estimators (MLEs) in generalized linear mixed models (GLMMs) involving crossed random
effects. The solution to the open problem introduces an interesting, nonstandard approach
to proving consistency of the MLEs in cases of dependent observations. Using the new
technique, we extend the results to MLEs under a general GLMM. An example is used to
further illustrate the technique.